表情感情認識AI「Affdex(アフデックス)」は、マサチューセッツ工科大学のメディアラボから独立したAffectiva社が開発。顔の筋肉の僅かな動きをキャッチし、表情や感情をデータ化・分析します。
『Affdex(アフデックス)』は米Affectiva社が開発した感情認識AIです。90ヵ国以上から集めた人の顔画像データを分析し、筋肉のわずかな動きから感情を高精度に読み取ります。すでに各国の市場調査、メディア、広告、ゲーム市場など広範囲に使用されています。
CACは2016年にAffectiva社と販売代理店契約を締結して以降、日本における感情認識AIビジネスにも着手してきました。
入社以降ずっと新規事業部門に関わってきた私は、映像に映る人の顔色から心拍数等を推定する非接触型プロダクト『リズミル』チームだったことから「顔と映像」の共通点を持つ『Affdex』のセールス担当も兼任する流れとなり、2024年に『Affdex』プロダクトオーナーに就任しました。
現在、当社はお客様が感情認識を使ったアプリケーションを実装するためのソフトウェア開発キット『Affdex SDK』の日本・中国エリアのセールスに加えて、同ソフトをベースに開発した感情分析アプリ『心sensor(こころセンサー)』も展開しています。
『Affdex SDK』は感情認識で新規性のあるシステムの開発を目指すお客さま、既存サービスの機能を強化したいお客さまに好評です。
PCにインストールすればリアルタイム映像や過去動画をすぐに分析できる『心sensor』は、開発者が柔軟に表情・感情分析機能をお使いいただける点が強みです。大学や研究機関、企業の研究所からのニーズが多く、アサヒクオリティアンドイノベーションズ様の基礎研究としてビール消費者の選択行動を理解する実証研究にも活用されています。
表情や感情を把握できる『Affdex』は、分野を問わず多様なシーンで活用可能なテクノロジーです。今後は表情だけでなく、動作や音声も複合的に分析できる技術が普及していくことを考えると、感情認識AIは社会インフラを支える要として欠かせない存在になるはずです。『Affdex』が社会とビジネスに与える価値を最大化できるよう、この先もプロダクトオーナーとして情熱を持って前進していくつもりです。
Empathは、音声等の物理的な特徴量から気分の状態を独自のアルゴリズムで判定するプログラムです。数万人の音声データベースを元に喜怒哀楽や気分の浮き沈みを判定します。現在50か国、4,300ユーザーのご利用実績があります。開発者の方々に簡単にご利用頂けるように、Web API化しました。
『Empath(エンパス)』は人の声から喜び、平常、怒り、悲しみ、元気かどうかの5つの指標が解析できるプロダクトです。意味は考慮せず、発話が終わったタイミングで声のスピードやトーンから感情を解析します。
2014年のリリース当初はコールセンター業界の課題を解決するプロダクトとして注目されました。顧客からのクレームにストレスを感じるオペレーターのメンタルケアを行い、離職予防に貢献するツールとして現在もご活用いただいています。
他にも、マイクデバイス、モビリティ、ゲームなど、世界50か国の幅広い分野で利用されています。
『Empath』は医療ヘルスケア領域を扱うスマートメディカル在籍中に立ち上げたサービスです。当時はメンタルヘルスに関するITサービス事業は国内にほとんど見当たりませんでしたが、学生時代に心理学を学んでいたこともあり、社長に進言して技術調査に取り組みました。
商用化後は、「声から感情がわかる非接触の技術」という目新しさから多くの企業に興味を持っていただきました。その後、スピンオフして2017年に株式会社Empathを創業しました。
株式会社Empathでは、『Empath』の他にも録画した会議から感情解析するAI SaaS型サービス『JamRoll』の開発も進めていましたが、資金獲得のベストな形を模索した結果、2023年にCACに『Empath』事業を譲渡し、私も同社に籍を移しました。
海外にも類似サービスはありますが、日本語音声に対する解析精度は高くありません。また、『Empath』はクラウド型APIで技術を提供しており、過去の実績データと照らし合わせて、取得したデータから音声の意図を解釈し、活用方法を提案できることも強みです。
現在の生成AIサービスはいずれも無感情のコミュニケーションにとどまっていますが、音声UIに音声感情解析AIの技術が組み込まれることで、より深く豊かなユーザー体験を提供できる未来が来ることを確信しています。
hashigakeは会話機会を創出することで企業・組織・働き方を活性化するサービスです。社員同士のマッチングや日時、テーマ設定はhashigakeが自動で行います。特別なことをすることなくトークを通じて部門・距離・価値観・立場・年齢をホッピングするワークスタイルと組織を提案します。
プロダクトオーナー
『hashigake(ハシガケ)』はランダムな組み合わせで1on1のトークができるプロダクトです。プロフィールの共通点とカレンダーの空き時間から社員同士を自動的にマッチング=「橋を架ける」ことで部署や年代を越えたコミュニケーションの実現を目的としています。
企画が動き出したのは私が新規事業開発本部に異動した2023年。リモートワークが増加した一方で、社員同士のコミュニケーション不足という新たな課題を多くの企業が感じていた時期です。CACも例外ではなく、社内から「コミュニケーションが取れない」との声が出ていたため、その課題を解決するツールを自社開発したいと考えたのが出発点です。
8月の始動後、社内トライアルを経て10月には社内承認を得て12月にはWebサイト公開というスピーディーな展開で形にすることができました。
当初は「初対面の人と話せる話題がない」などの声も多かったのですが、実際にトライアルを終えるとネガティブ反応だった社員の約3分の2が好意的な反応に変化しました。 「普段は社内で話すのは自分の周りの10人くらい」という人ほど新鮮だったようです。「うちの会社にこんな人がいたんだ」という驚きや、意外なところで接点が見つかって業務に役立った、帰属意識が高まったなど好意的な声が多数寄せられ、プロダクトオーナーとしては非常に励まされました。
『hashigake』はトークで組織を活性化するツールとして2024年より他社にもテスト導入されています。2025年からは正式版をリリースし、組織活性化支援サービスとしてより多くのお客さまに広めていくつもりです。
会議、チャットツール、1on1と並行しつつ、社員同士が関係を深める選択肢として『hashigake』が企業の基幹サービスになれたら嬉しいですね。
さらに5年後、10年後には企業内・企業間・社会のつながりオートメーション化によって、イノベーションが巻き起こる世界を実現できたらと思っています。
Oliveは、これからの秘書業務の効率化と、スマートな情報共有を支える秘書業務専用システムです。日々の業務のムダを減らし、在宅・出社が混在する勤務環境下でスムーズな役員サポートを行うには、秘書にとって使い勝手のいいツールが不可欠です。
秘書室向けシステム『Olive』は、企業の秘書業務に特化したツールです。秘書の重要な業務に、ボスのスケジュール情報、取引先の連絡先や会食場所の情報、贈答品の記録など、多様な情報を管理し、スムーズに共有、活用することがあります。『Olive』は情報共有、活用の支援による秘書業務の効率化や生産性向上の実現が最大の強みであり、追求し続けている課題でもあります。
私は『Olive』の顧客担当として、ユーザー研修や不具合対応、新機能の企画などを長く担当してきました。ユーザーの声に寄り添いながら『Olive』を育て、現在は統括プロジェクトマネージャーであり、Olive事業推進室長を担当しています。
スマートフォンやタブレットの普及で、秘書業務のあり方やニーズが変化してきたことを受け、2020年にUIと機能の大規模リニューアルを行うことにしました。インドネシアの開発チーム、アジャイル開発、そしてコロナ禍が重なり、私にとっては初めてづくしの経験。文化や習慣が異なるメンバーとのリモートでのやり取りは予測不能なトラブルも発生しましたが、徐々にお互いの事情やペースを理解し合いマネジメントできるようになったことは、とてもいい経験になったと思います。そして、このプロジェクトを経て「マルチデバイス対応」「他社のスケジュールシステムとの連携」など、時代の変化に合ったリニューアルが実現できました。
以前は、「役員はパソコンにも触れない」という相談も多く受けていました。しかし最近は役員自らがスマートフォンなどでスケジュール管理をするケースも出てきたので、役員の方が『Olive』を操作できる仕様にしてもいいかもしれません。またAIを使えば「過去データに基づく会食場所や贈答品のレコメンド」などの機能も追加できます。このようなアイデアについて随時、秘書の方々と意見交換させて頂きながら、今後も『Olive』を育て続け、秘書業務におけるイノベーションを起こしていきたいですね。
WithGrowは、ITプロ人材のシェアリングによって、中小企業のIT・デジタル活用の高度化を支援し、成長を後押しするサービスです。CACで経験を積んだコーディネータとハイスキルなITプロ人材がチームを組み、中小企業のパートナーとして、ご支援します。
プロダクトオーナー
『WithGrow(ウィズグロウ)』はフリーランスや副業で活動されている方の力を最大限に活かし、中小・中堅企業のITやDXにおける課題を解決していくサービスです。
一見すると人材エージェントの立ち位置になりますが、ターゲットを中小企業に限定していること、またSIerとしてシステム開発に携わってきた我々CACが間に入ることで確度の高いコーディネートやマッチングが実現できることが特長です。
もともと『WithGrow』は新規事業開発本部長である中西のアイデアでしたが、事業計画を作るタイミングで私が希望して引き継ぎました。現在は『WithGrow』事業責任者として企画・推進を担当しています。
日本企業の大半は中小企業です。日本全体の底上げを目指すならば、中小企業のDX支援が必要不可欠です。
私は大学院で生物の進化に関する研究をしていましたが、当時から最先端の研究よりも全体の底上げに繋がる基礎研究に魅力を感じるタイプでした。大企業の支援よりも中小企業の生産性を上げる『WithGrow』にやりがいを感じるのは、その志向性が共通しているからかもしれません。
中小企業の方々と接していると、「IT化、DXをやろうと思っているんだけどね……」という話を毎日のように聞きます。その課題を解決するための最初の一歩として、『WithGrow』によってIT化やDXが常態化する環境作りのサポートに注力していくつもりです。
ある程度まではITプロ人材が全力で伴走しますが、いずれは企業が自走できる形が理想です。
自走力のある中小企業が増えれば、日本社会全体の生産性も上がってくるはずです。『WithGrow』がその流れを加速させる一助になれるよう、今後も企業とITプロ人材の間に立って課題解決に取り組んでいきます。
さあ、新・面接対策専用アプリ「カチメン!」 で内定を手に入れよう。
最新の感情認識AI(表情・音声)と就活のプロ講師のコラボで、面接から解放されたい就活生や転職者の面接対策を支援します。スマホにインストールするだけで「いつでも、どこでも、なんどでも」練習できる。それがカチメン!です。
『カチメン!』は表情と音声の感情分析AIを活用した、模擬面接練習用スマートフォンアプリです。練習時の表情筋の動きから、笑顔や真剣な表情の割合を数値化しスコアを算出、アドバイスを提供します。また、当社の音声感情解析AI『Empath』の技術により音声の分析もできます。
私は2017年からAI&ロボティクス部門のグループ長として、感情認識AIなど様々なAI事業の立ち上げに携わってきました。その後2022年に新規事業開発本部に異動。新しい事業創出を任されたのですが、これまでの経験を活かし何か作れないかと考え、当社の感情認識AIを活用した感情分析のニーズがある市場を調査した中から就活生・転職希望者向けのサービスとして『カチメン!』の事業を立ち上げました。今はプロダクトオーナーとして『カチメン!』の責任者を務めていて、開発や営業、PRなどすべてを統括しています。
就活生の「緊張して表情が固まる」「伝えたい印象がうまく伝わらない」といった悩みに応えるため、話している様子を録画し分析結果を確認できる仕組みを開発しました。専門家によるアドバイスも得られ、「真剣な表情を一定割合で保つ」などの具体的な改善点が提示されます。
また、面接内容と表情を一致させる練習や、笑顔点・落ち着き度・表現力といった項目ごとの評価が可能です。特に新卒面接では第一印象が重視されるため、表情や話し方の改善が大きな武器となります。
『カチメン!』を、就活・転職者の半数が使うアプリにすることを目標に、PR活動を強化しています。利用者からは、「分析が予想以上に正確」「アドバイスが有益」との声をいただいています。まずはアプリを知って実際に使っていただき、良さを認識・認知してほしいと思います。
『カチメン!』をより多くの人が利用し、就活・転職の“鉄板”のアプリになるように邁進していきたいです。
転倒検知システム「まもあい(mamoAI)」は、AIが転倒や転落に繋がりやすい姿勢を検知。対象者の画像とともにアラームでお知らせします。事故を未然に防げるため、病院や介護施設といった現場の生産性向上に貢献します。また、再発防止にも取り組めます。
既存の見守りシステムはベッドなどに取り付けられたセンサーが、対象者の危険な動きを検知したときにアラートが鳴るため、誤検知があったり、アラートがなった時点ですでに転倒してしまっているなどの課題がありました。
これに対して『まもあい』は医療や介護の現場での転倒事故を事前に検知するシステムです。撮影した画像から人を認識し、AIで人の動きを推定し、危ないと予測される場合は事前にスタッフにアラートが送られます。
当社R&D部門では、もともと画像から骨格を認識して姿勢を判断する技術を開発していました。私がR&D部門にいた当時、ある病院の先生から、「この技術を転倒防止に使えないのか」というアイデアをいただいたのが始まりです。
AIシステムの開発は非常に地道でした。1つの姿勢に対して3000〜4000枚ほどの画像を集めるために、CACの社員やスタッフ、病院の方々でひたすらに転ぶ動作をし、それを撮影しました。エンジニアの皆さんからは「こういう姿勢の撮影もお願いします」「この姿勢の画像が足りません」などのフィードバックをもらいました。また、技術でわからないことはエンジニアマネージャーの金子さんに多くの場面で助けてもらいました。多くの作業・協力・検証の結果、十分な精度が確認できた瞬間がとても印象に残っています。
私は、新しいサービスを出すことよりも、社会の課題を解決することのほうに価値があると思っています。私たちCACが持つ技術やノウハウを使って世の中の課題を一つひとつ解決していくことに、日々やりがいを感じています。
私はマレーシア出身で、自分の国にいたときには高齢化や介護という課題について、あまり感じたことがありませんでした。しかし日本に来てから、高齢化社会問題について耳にする機会が増え、他国に先がけて高齢化社会になっている日本の課題は、近い将来、世界が直面するものなのではと思っています。
そのような社会の中で、日本の医療・介護現場に限らず、より広く、世界の高齢化社会課題を解決していきたいです。

FairLenzは、スマート養殖と金融サービスが一体となった、養殖業向けのABL(動産担保融資)プラットフォームです。スマート養殖を通して資源高騰や漁業従事者不足などの課題に苦しむ水産業の再生・発展に寄与するとともに、魚そのものを動産担保として、養殖業の働き方改革(DX)に必要な資金の調達をご支援します。
地方には地方ならではの経営課題があります。例えば財務状況に難があっても、地方の金融機関が支えていく方が望ましい事業が存在しています。そんな地方ごとの課題に即した融資AIを開発できるのでは?という発想のもと、地方創生に向けた取り組みの一環としてスタートしたのが、漁業FinTech『FairLenz』でした。
たとえば農業なら農地、といったように一次産業では、金融機関から評価対象となる資産があります。しかし養殖業者にはそれに当たる資産がなく、資金調達や経営に苦労しています。その課題を解決すべく生まれたのが、水中カメラとAIによって生け簀(いけす/魚などを一定期間、水中に飼っておく場所)にいる魚の数や重さなどを検知し、市場価格と照らし合わせて魚の価値を算出することで「生簀の中の魚を資産化させる」というアイデアでした。
この事業は、養殖業者や金融機関からも大きな期待をいただいていますが、推進していく上では多くの壁がありました。
たとえば海上にある養殖場は、潮の流れの影響を大きく受けるので安定したインフラを構築し、運用することに大変な苦労がありました。また現地での実証実験では大雨の影響を受けて、スケジュールが思うようにいかなかったことも。自然を相手にする難しさを目の当たりすることも多かったですが、同時にこういった困難を乗り越えてこそ、新たな価値あるビジネスが生まれるということを実感できた経験でもありました。
「実際に稼働すれば養殖業が変わりますよ」これはある養殖業者さんの言葉です。その言葉を聞いて、私も大きな手ごたえを感じました。今後も皆さんの意見を伺いながら機能追加を続け、養殖業のさらなる生産性向上を目指していきます。
このプロジェクトの最終的な目標は、後継者不足の解消。『FairLenz』が養殖業のおもしろさを伝えるきっかけとなり、養殖業者が増えれば、本当の意味での地域創生が実現できると思います。

「心sensor」は感情認識AI「Affdex」をベースにシーエーシーが独自に開発した感情分析アプリです。 世界最大級の表情データベースをもとに構築されたAIエンジンで動画ファイルやリアルタイム映像内の人物の表情を分析。「ニュートラル」「怒り」「軽蔑」「嫌悪」「恐怖」喜び」「悲しみ」「驚き」「混乱」「センチメンタル」の10種類の感情を数値化します。 分析結果はグラフとしてビューアーに表示されるほか、CSV形式でダウンロードも可能なため、自由に加工することができます。

昨今、専門医を抱える都市部とそれ以外の過疎地域間の医師偏在問題が年々顕著になりつつあります。CACは「医師間オンラインコンサルティング」によってスキーム構築/定着化を推し進め、急務である医療提供体制の改革に寄与する解決手段を提供します。 ※本推進は、千葉大学医学部附属病院と共同研究によるものとなります。
シャインは、CACと鴻池運輸株式会社、RPAホールディングス株式会社が共同出資するジョイントベンチャーです。納品書、検品書類、伝票等の紙帳票をデータ化するサービス「デジパス」を提供しています。デジパスは、物流現場で納品や出荷の作業時に大量の紙帳票のやり取りが発生し多くの業務負荷がかかる一方、多種多様な紙伝票のデータ化は現状ではコスト的に見合わない、という現場の課題から生まれたサービスであり、紙にまつわる現場業務のコスト削減を進めて物流現場だけでなく様々な中小事業所のデジタル化を促進するサービスです。